[发明专利]一种基于人数预测的资源分配方法、装置、设备及介质

说明书

本申请公开了一种基于人数预测的资源分配方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：利用时间序列分解算法对获取到的历史人数时间序列进行分解，得到多个子序列；将从每个子序列中提取到的特征输入到时序预测模型中，得到未来时段内每个子序列对应的人数；根据各子序列对应的人数得到未来时段内的人数；根据未来时段内的人数分配对应的资源。本申请公开的上述技术方案，从对历史人数时间序列进行分解得到的各子序列中提取特征，利用相应特征及时序预测模型得到未来时段内每个子序列对应的人数，根据各子序列对应的人数得到未来时段内的人数，以实现对未来时段内人数的预测，并根据预测出的人数分配对应的资源，从而提高资源分配的合理性。

技术领域

本申请涉及资源分配技术领域，更具体地说，涉及一种基于人数预测的资源分配方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，对于旅游景点、商场、车站、医院等地方以及网上购物、订餐等服务，其资源配置和服务水平均与人数有很大关系。

为了便于更好地对旅游景点等场所以及网上购物等服务的资源进行配，且为了更好地对其服务水平进行调整，因此，有必要进行人数预测，以便于利用预测到的人数对对应场所及对应服务的规划提供依据。

综上所述，如何预测未来一段时间的人数，以便根据未来一段时间的人数合理地进行资源分配，是目前本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的是提供一种基于人数预测的资源分配方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用于预测未来一段时间的人数，以便根据未来一段时间的人数合理地进行资源分配。

为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：

一种基于人数预测的资源分配方法，包括：

获取历史人数时间序列，利用时间序列分解算法对所述历史人数时间序列进行分解，得到多个子序列；

从每个所述子序列中提取特征，并分别将每个所述子序列对应的特征输入到时序预测模型中，得到未来时段内每个所述子序列对应的人数；

根据各所述子序列对应的人数，得到所述未来时段内的人数；

根据所述未来时段内的人数，分配对应的资源。

优选的，利用时间序列分解算法对所述历史人数时间序列进行分解，得到多个子序列，包括：

利用X-11分解方法对所述历史人数时间序列进行分解，得到趋势子序列、周期子序列和残差子序列。

优选的，在得到趋势子序列、周期子序列和残差子序列之后，还包括：

利用所述周期子序列得到所述未来时段内所述周期子序列对应的人数；

相应地，在分别将每个所述子序列对应的特征输入到时序预测模型中，得到未来时段内每个所述子序列对应的人数，还包括：

将利用所述时序预测模型得到的所述周期子序列对应的人数、利用所述周期子序列得到的所述周期子序列对应的人数进行平均，以得到所述周期子序列对应的人数。

优选的，从每个所述子序列中提取特征，包括：

利用一维卷积从每个所述子序列中提取特征。

优选的，分别将每个所述子序列对应的特征输入到时序预测模型中，包括：

将每个所述子序列对应的特征输入到GRU深度模型中。

优选的，在得到所述未来时段内的人数之后，还包括：

将得到的所述未来时段内的人数发送至终端。

一种基于人数预测的资源分配装置，包括：